课程链接: https://www.coursera.org/learn/causal-inference-2
因果推断在科学研究、医疗、政策制定和商业决策中扮演着至关重要的角色。最近我学习了Coursera平台上的《Causal Inference 2》课程，发现这是一门内容丰富、理论严谨的高级课程，非常适合希望深入理解因果推断的学者和专业人士。课程涵盖了从中级到高级的主题，包括媒介变量的引入、工具变量、主体分层、回归不连续设计、纵向因果推断以及干扰与固定效应等内容。每个模块都配有详细的数学证明和实例分析，帮助学员掌握复杂概念的同时，也能应用于实际问题中。无论你是统计学、经济学、医学研究还是政策分析的从业者，这门课程都能大大提升你的因果推断能力。强烈推荐给那些希望站在前沿、系统掌握因果推断最新进展的学习者！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality
在数据驱动的时代，理解因果关系变得尤为重要。Coursera推出的《A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data》是一门为期五周的优质课程，专门为希望掌握因果推断核心概念和方法的学习者设计。课程内容丰富，涵盖了因果效应的定义、关键假设、混杂因素的控制、倾向得分匹配、逆概率加权以及工具变量等先进统计技术。通过实战案例，学习者可以在R软件中亲自操作，提升实际分析能力。无论你是数据科学新手还是希望深化理解的专业人士，这门课程都值得一试。快来加入我们，掌握因果推断的核心技能，让数据背后的因果关系不再模糊！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality
课程链接: https://www.udemy.com/course/econometrics-for-business/
在现代商业分析中，经济计量学和统计学的工具变得尤为重要。来自Udemy的《Econometrics and Statistics for Business in R & Python》课程，凭借其创新的教学方式，帮助学员轻松掌握复杂的经济计量技术。课程摒弃传统枯燥的理论讲解，注重直观理解和实际应用，特别适合希望将理论转化为实践能力的商业人士。课程内容丰富，涵盖差异中差、Granger因果关系、倾向得分匹配等关键技术，配合丰富的商业案例，提升你的分析思维。无论是在市场营销、财务还是运营管理中，这些工具都能助你一臂之力。课程还提供R和Python的实操编码，从零开始，逐步建立解决商业问题的完整方案。更新至2024年11月，所有Python教程都已焕新，确保内容紧跟行业最新动态。加入这门课程，让你的数据分析能力得到质的飞跃，助力职业发展！
课程链接: https://www.udemy.com/course/econometrics-for-business/